Guía docente de Diseño Estadístico Experimental y Control de Calidad. Aplicaciones en Biociencias e Ingeniería (SG1/56/1/318)

El diseño de experimentos surge en todos los campos aplicados, dada la necesidad de extraer información sobre un proceso o sistema a partir de la realización de una serie de pruebas o ensayos (experimentos virtuales). En este curso nos centraremos en su aplicación en el contexto de las Biociencias. El objetivo fundamental en la realización de pruebas o ensayos es identificar y contrastar cuáles son las variables controlables o factores fundamentales y de qué forma actúan sobre la variable de interés, objeto de estudio, que define la respuesta del sistema. Asimismo, interesa actuar sobre dichas variables para reducir la variabilidad del sistema, minimizando los efectos de las variables no controlables. Es decir, desde el punto de vista estadístico, el objetivo primordial del diseño es generar un proceso consistente y robusto.

Para alcanzar los objetivos señalados, en este curso, se comenzará con una breve introducción sobre los elementos fundamentales que intervienen en análisis estadístico de experimentos en el caso más sencillo de diseños unifactoriales: descomposición de la variabilidad, estimación de los parámetros, contrastes de comparación y ajuste, diagnosis y validación del modelo, así como  transformaciones de los datos. Se continuará con la extensión de las herramientas estadísticas estudiadas a configuraciones o modelos más complejos tales como los que subyacen al diseño por bloques aleatorizados completos e incompletos, cuadrados latinos y grecolatinos, diseños factoriales y extensiones

Se recomienda poseer conocimientos previos de Estadística y programación a nivel medio

· Adquirir los conceptos básicos del análisis de la varianza de una vía.

· Adquirir los elementos básicos que intervienen en el análisis estadístico del modelo de

regresión lineal simple y múltiple.

· Adquirir las herramientas básicas que intervienen el análisis estadístico (estimación de

los parámetros, descomposición de la variabilidad, tabla ANOVA, contrastes) de los

diseños por bloques aleatorizados completos e incompletos.

· Conocer la estructura que define el diseño en cuadrado latino y grecolatino, diseños

factoriales, jerárquicos y multifactoriales, así como los elementos que intervienen en el

desarrollo del análisis estadístico de los modelos asociados.

· Aplicar los elementos

1. Principios y directrices del diseño de experimentos.

2. Análisis de la varianza de una sóla via.

3. Regresión lineal simple.

4. Regresión lineal múltiple.

5. Diseños aleatorizados por bloques completos e incompletos.

1. Análisis de la varianza de una sóla via.

2. Regresión lineal simple.

3. Regresión lineal múltiple.

4. Diseños aleatorizados por bloques completos e incompletos.

1. Brenton, R. C. (2008). Linear models: the theory and applications of analysis of

variance. ISBN: 978-0-470-0566-6.

2. Arnold, E. y Davis, Ch. S. (2002). Statistical methods for the analysis of repeated

measurements. Springer.

3. Dobson, A.J. y Barnett, A.G. (2008). An introduction to generalized linear models.

Series: Chapman & Hall/CRC texts in Statistical Science.

4. Fisher, R.A. (2003). Statistical methods, experimental design, and scientific

inference. ISBN: 978-0-19-852229-4.

5. Gutiérrez P.H. (2003). Análisis y diseño de experimentos. McGraw-Hill.

6. Hocking, R. R. (2003). Methods and applications of linear models: regression and

the analysis of variance. Wiley Series in Probability and Statistics. ISBN: 978-0-471-

23222-3.

7. Kish, L. (2004). Statistical design for research. Wiley Interscience.

8. Lindman, H. R. (1992). Analysis of variance in experimental design. Springer-Verlag.

9. Kuehl, R. O. (2001). Diseño de experimentos. Principios estadísticos del diseño y

análisis de investigación. Thomson Learning.

10. Peña, D. (2002). Regresión y diseño de experimentos. Alianza.

Montgomery, D. C. (2002). Diseño y análisis de experimentos. Limusa-Wiley.

Scheiner, S.M. (2001). Design and analysis of ecological experiments. Oxford University Press.

Toutenburg, H. (2002). Statistical analysis of designed experiments. Springer.

• MD01 Lección magistral/expositiva 
• MD02 Sesiones de discusión y debate 
• MD03 Resolución de problemas y estudio de casos prácticos 
• MD04 Prácticas de laboratorio o clínicas 
• MD05 Seminarios 
• MD06 Ejercicios de simulación 
• MD07 Análisis de fuentes y documentos 
• MD08 Realización de trabajos en grupo 
• MD09 Realización de trabajos individuales 

El artículo 17 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que la convocatoria ordinaria estará basada preferentemente en la evaluación continua del estudiante, excepto para quienes se les haya reconocido el derecho a la evaluación única final. Al estudiante se le evaluarán las distintas actividades realizadas durante el curso. Estas actividades recogen tanto la parte práctica como la teórica. Las distintas actividades constituirán el 100% de la calificación.

El artículo 19 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que los estudiantes que no hayan superado la asignatura en la convocatoria ordinaria dispondrán de una convocatoria extraordinaria. A ella podrán concurrir todos los estudiantes, con independencia de haber seguido o no un proceso de evaluación continua. De esta forma, el estudiante que no haya realizado la evaluación continua tendrá la posibilidad de obtener el 100% de la calificación mediante la realización de una prueba y/o trabajo. Los estudiantes deberán de presentar actividades que se les solicitarán para poder superar la asignatura en la convocatoria extraordinaria. La calificación de estas actividades constituirá su evaluación.

Los estudiantes deberán de presentar actividades que se les solicitarán para poder superar la asignatura en la evaluación única final. La calificación de estas actividades constituirá su evaluación.

Información de interés para estudiantado con discapacidad y/o Necesidades Específicas de Apoyo Educativo (NEAE): Gestión de servicios y apoyos (https://ve.ugr.es/servicios/atencion-social/estudiantes-con-discapacidad).